假设我有 1000 张狗图像，我的批量大小是 10。完成 1 个 epoch 需要 1000/10=100 步。
那么这不意味着 steps_per_epoch=100 吗？
那为什么我们在应用.fit()的时候还要在keras中单独指定呢。
不是（steps_per_epoch = 总训练数据/批量大小）吗？
数据挖掘
神经网络
深度学习
喀拉斯
2022-02-19 08:15:18
1个回答
正如文档中明确提到的：
Steps_per_epoch 是在宣布一个 epoch 完成并开始下一个 epoch 之前的总步数（样本批次）。默认值 None 等于数据集中的样本数除以批量大小，如果无法确定，则为 1。它是一个可选参数，在传递无限重复的数据集时很有用。
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